基于證據(jù)理論的多階段混合型偏好信息群決策方法

摘要： 針對多階段群決策環(huán)境下的混合型偏好信息集結(jié)問題,引入證據(jù)理論對實數(shù)、區(qū)間數(shù)、語言信息及語言直覺模糊數(shù)信息進行統(tǒng)一度量,并提出一種新的、基于發(fā)展穩(wěn)定和增長趨勢的多階段激勵性集結(jié)方法.首先,利用基于改進灰色關(guān)聯(lián)分析的模糊測度方法將混合偏好信息轉(zhuǎn)化為基本信度分配函數(shù)形式(mass函數(shù));其次,綜合沖突系數(shù)及證據(jù)間的相似性程度確定證據(jù)沖突度,并以此計算專家權(quán)重,利用證據(jù)權(quán)值和Demsp... （共19頁）